个性化步态生成方法存储介质、控制系统及外骨骼机器人.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110710976A(43)申请公布日2020.01.21(21)申请号201910973994.8A61H1/02(2006.01)(22)申请日2019.10.14(71)申请人深圳市迈步机器人科技有限公司地址518000广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南七道20号深圳国家实验室大楼B502(72)发明人吴泓德叶晶陈功许兰帅林志杭黎子洋王伟康陈杰沈菲胡新尧曲行达(74)专利代理机构深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙)44312代理人鲍竹(51)Int.Cl.A61B5/11(2006.01)A61B5/00(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称个性化步态生成方法存储介质、控制系统及外骨骼机器人(57)摘要本发明提供了一种个性化步态生成方法、存储介质、控制系统及外骨骼机器人，其中，个性化步态生成方法，包括：获取健康人的步态特征数据和相对应的身体参数；根据所述步态特征数据和所述身体参数，利用高斯过程回归算法进行模型训练，得到预训练模型；向所述预训练模型输入患者的身体参数，生成适用于所述患者的个性化步态特征数据。本发明可针对患者自身情况，个性化生成康复训练的步态，取得更好的康复效果，只需简单测量并输入人体基本参数就能通过算法预测出非常接近本人真实情况的步态。CN110710976ACN110710976A权利要求书1/2页1.一种个性化步态生成方法，其特征在于，包括：获取健康人的步态特征数据和相对应的身体参数；根据所述步态特征数据和所述身体参数，利用高斯过程回归算法进行模型训练，得到预训练模型；向所述预训练模型输入患者的身体参数，生成适用于所述患者的个性化步态特征数据。2.如权利要求1所述的个性化步态生成方法，其特征在于，所述获取健康人的步态特征数据包括：采集不同行走频率下健康人的各关节角度时间序列；将所述关节角度时间序列切割成单个完整步态的序列，并进行重采样至相同长度，得到关节角度时间序列片段；采用傅里叶变换将所述关节角度时间序列片段转换为所述步态特征数据。3.如权利要求2所述的个性化步态生成方法，其特征在于，所述将所述关节角度时间序列切割成单个完整步态的序列，并进行重采样至相同长度，得到关节角度时间序列片段，具体包括：根据所述关节角度时间序列生成步态曲线；利用低通滤波对所述步态曲线进行降噪处理；采用膝关节角度极大值对降噪后的步态曲线进行切分，得到单个完整步态曲线；采用插值法对所述单个完整步态曲线进行重采样至同样长度，利用Z检验的方式进行异常步态剔除和均值化处理，得到关节角度时间序列片段。4.如权利要求3所述的个性化步态生成方法，其特征在于，所述利用Z检验的方式进行异常步态剔除，具体包括：对所述完整步态曲线进行逐个时间点对照，若该曲线的点偏离此时刻的均值超过2σ，就将该曲线剔除，其中σ为标准差。5.如权利要求2所述的个性化步态生成方法，其特征在于，所述生成适用于所述患者的个性化步态特征之后，还包括：采用傅里叶反变换对所述个性化步态特征数据进行解码，得到患者的个性化步态曲线。6.如权利要求1所述的个性化步态生成方法，其特征在于，所述根据所述步态特征数据和所述身体参数，利用高斯过程回归算法进行模型训练，得到预训练模型，具体包括：将所述身体参数作为输入向量，采用傅里叶变换提取的所述步态特征数据作为标签，利用高斯过程回归算法进行模型训练，得到用于预测患者患病之前的正常步态的预训练模型。7.如权利要求1-6任一所述的个性化步态生成方法，其特征在于，所述身体参数包括年龄、性别、身高、上躯干长、大腿长、小腿长、脚长、脚宽、腰围、踝高和体重中的一种或多种。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1至7任一项所述的个性化步态生成方法。9.一种外骨骼机器人控制系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至7任一项所述的个性化步态生成方法。2CN110710976A权利要求书2/2页10.一种外骨骼机器人，其特征在于，所述外骨骼机器人装载有如权利要求9所述的外骨骼机器人控制系统。3CN110710976A说明书1/5页个性化步态生成方法存储介质、控制系统及外骨骼机器人技术领域[0001]本发明属于外骨骼机器人领域，尤其涉及一种个性化步态生成方法、存储介质、控制系统及外骨骼机器人。背景技术[0002]外骨骼正越来越多的用于中风或者脊柱损伤患者的下肢康复训练，帮助患者重新获得行走能力。具体是事先采集正常人步态，分析总结出一条平均步态曲线作为能适合大多数人群的步态，然后将步态输入